Абсолютно неперервні випадкові величини
Функція розподілу випадкової величини - це ймовірність F(x)=P{
(-, +); в) F(-)=0, F(+)=1
Для кожної функції F(x), яка має ці властивості можна побудувати ймовірний простір ( Р) і випадкову величину () на ньому, яка має функцію розподілу F(x).
Випадкова величина називається абсолютно неперервною, якщо існує невід’ємна функція р(х), яка називається щільністю ймовірності , така що [ 5] .
Майже при всіх х виконується рівність F(x)=p(x). Для щільністі розподілу мають місце рівністі , P{a b}= = F(b)- F(a) (a
Рівномірний розподіл. Випадкова величина має рівномірний розподіл на відрізку [a, b], якщо щільність розподілу дорівнює
Нормальний розподіл N(a, 2). Випадкова величина має нормальний N(a, 2) розподіл, якщо щільність розподілу дорівнює
p(x)= exp , -
Показниковий розподіл. Випадкова величина має показниковий розподіл з параметром , якщо щільність розподілу дорівнює
p(x)=
Математичне сподівання суми випадкових величин дорівнює сумі математичних сподівань.
Математичне сподівання добутку незалежних випадкових величин дорівнює добутку математичних сподівань.
Функція розподілу випадкового вектора (1,…, n) – це ймовірність
F(x1,…,xn)=P{1 < x1…, n < xn}.
Незалежні випадкові величини. Випадкові величини 1,…, n незалежні, якщо
P{1< x1,…, n< xn}= P{1< x1}… P{n< xn}.
Теорема. Випадкові величини 1, 2,…., n незалежні тоді і тільки тоді, коли
(х1,х2,….,хn)= х1) х2)… хn).
Щільність розподілу випадкового вектора. Якщо функцію розподілу F(x1,…,xn) вектора (1,…, n) можна подати у вигляді
F(x1,…,xn)=
то кажуть, що випадковий вектор (1,…, n) має щільність розподілу р(x1,…,xn). Щільність розподілу р(x1,…,xn) випадкового вектора (1,…, n) є невід`ємна функція і
Для неї майже всюди має рівність
Знаючи щільність розподілу випадкового вектора, можна знайти щільність розподілу кожної його компоненти